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来源:网络文章    日期:2020年01月19日 19:24    小贴士:点击文中图片可阅读下一页
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这个报告提出策略,对于广义上计算存储一体化计算架构的发展,近期策略的关键在于通过芯片设计、集成、封装技术拉近存储单元与计算单元的距离,增加带宽,降低数据搬运的代价,缓解由于数据搬运产生的瓶颈;中期规划是通过架构方面的创新,设存储器于计算单元中或者置计算单元于存储模块内,可以实现计算和存储你中有我,我中有你;远期展望是通过器件层面的创新,实现器件既是存储单元也是计算单元,不分彼此,融为一体,成为真正的计算存储一体化。

现在人工智能还像不断灌水一样,处在输入数据、调整参数的阶段,是个“黑盒子”模式,特别在图片视频方面消耗很多能量,而其中真正的有效计算却不多,非常浪费能源。

这也是目前重要的研究课题,将大大推动深度学习的发展。 计算储存一体化或成下一代系统入口  “虽然目前阶段计算力还谈不上限制人工智能的发展,但计算力确实提高了参与人工智能研究的门槛。

  “相比云计算和大数据等应用,人工智能对计算力的需求几乎无止境。

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这个报告提出策略,对于广义上计算存储一体化计算架构的发展,近期策略的关键在于通过芯片设计、集成、封装技术拉近存储单元与计算单元的距离,增加带宽,降低数据搬运的代价,缓解由于数据搬运产生的瓶颈;中期规划是通过架构方面的创新,设存储器于计算单元中或者置计算单元于存储模块内,可以实现计算和存储你中有我,我中有你;远期展望是通过器件层面的创新,实现器件既是存储单元也是计算单元,不分彼此,融为一体,成为真正的计算存储一体化。

”谭茗洲指出,当前随着人工智能算法模型的复杂度和精度愈来愈高,互联网和物联网产生的数据呈几何倍数增长,在数据量和算法模型的双层叠加下,人工智能对计算的需求越来越大。

存内计算提供的大规模更高效的算力,使得AI算法设计有更充分的想象力,不再受到算力约束。  从而将硬件上的先进性,升级为系统、算法的领先优势,最终加速孵化新业务。   而除了计算存储一体化的趋势,量子计算或是解决AI所需巨额算力的另一途径。

金管局副总裁阮国恒表示,尽管发生社会事件,但是银行体系运作如常,2019年前三季度税前盈利同比上升%,而且看不到所谓银行体系脆弱、港元脆弱现象,市场无须过于担心香港银行体系发生危机。   金管局的数据还显示,2019年香港银行体系信贷总量同比增长%,增速较前一年的%更快,同时2019年银行存款总额同比上升%。   阮国恒谈到,伴随香港经济放慢等影响,银行业的拨备或会上升,但是未必对银行盈利带来很大影响,银行盈利能力仍然良好。 并且香港银行体系稳健程度在全球领先,市场无须过于担心银行发生危机。   根据金管局的数据,截至2019年9月香港银行体系的资本充足率达到%,远高于国际最低要求;截至2019年第四季度第一类机构流动性覆盖比率的季度平均值达到%,远高于法定最低要求。

香港银行业2019年前三季度盈利同比增长1.8% #标题分割#

  新华社香港1月17日电(记者张欢)香港金融管理局17日举行新闻发布会,公布银行体系2019年业务概况。

目前量子计算机的发展已经超越传统计算机的摩尔定律,以传统计算机的计算能力为基本参考,量子计算机的算力正迅速发展。   谭茗洲表示,未来人工智能的突破,除了不断提升技术本身之外,还需要全球各国协同创新,融合发展,探索新的合作模式,如采取共享思维,调动世界各方面的计算资源集中发力,以降低计算的巨大成本。

  “相比云计算和大数据等应用,人工智能对计算力的需求几乎无止境。

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无疑,人工智能走向深度学习,计算力已成为评价人工智能研究成本的重要指标。 可以说,计算力即是生产力。 数据搬运频繁“内存墙”问题凸显  人工智能为何如此耗费算力?具体而言,在经典的冯·诺伊曼计算机架构中,存储单元和计算单元泾渭分明。

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当运算能力达到一定程度,由于访问存储器的速度无法跟上运算部件消耗数据的速度,因此再增加运算部件也无法得到充分利用,就形成了所谓的冯·诺伊曼“瓶颈”或“内存墙”问题。 这就如同一台马力强劲的发动机,却因为输油管的狭小而无法产生应有的动力。   显然,频繁的数据搬运导致的算力瓶颈,已经成为对更为先进算法探索的限制因素。 而算力瓶颈对更先进、复杂度更高的AI模型的研究将产生更大影响。

因此人工智能要进一步突破,必须采用新的计算架构,解决存储单元和计算单元分离带来的算力瓶颈。

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   “相比云计算和大数据等应用,人工智能对计算力的需求几乎无止境。



 ”谭茗洲指出。

这也是目前重要的研究课题,将大大推动深度学习的发展。 计算储存一体化或成下一代系统入口  “虽然目前阶段计算力还谈不上限制人工智能的发展,但计算力确实提高了参与人工智能研究的门槛。

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  新华社香港1月17日电(记者张欢)香港金融管理局17日举行新闻发布会,公布银行体系2019年业务概况。

金管局副总裁阮国恒表示,尽管发生社会事件,但是银行体系运作如常,2019年前三季度税前盈利同比上升%,而且看不到所谓银行体系脆弱、港元脆弱现象,市场无须过于担心香港银行体系发生危机。   金管局的数据还显示,2019年香港银行体系信贷总量同比增长%,增速较前一年的%更快,同时2019年银行存款总额同比上升%。   阮国恒谈到,伴随香港经济放慢等影响,银行业的拨备或会上升,但是未必对银行盈利带来很大影响,银行盈利能力仍然良好。 并且香港银行体系稳健程度在全球领先,市场无须过于担心银行发生危机。   根据金管局的数据,截至2019年9月香港银行体系的资本充足率达到%,远高于国际最低要求;截至2019年第四季度第一类机构流动性覆盖比率的季度平均值达到%,远高于法定最低要求。

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金管局副总裁阮国恒表示,尽管发生社会事件,但是银行体系运作如常,2019年前三季度税前盈利同比上升%,而且看不到所谓银行体系脆弱、港元脆弱现象,市场无须过于担心香港银行体系发生危机。   金管局的数据还显示,2019年香港银行体系信贷总量同比增长%,增速较前一年的%更快,同时2019年银行存款总额同比上升%。   阮国恒谈到,伴随香港经济放慢等影响,银行业的拨备或会上升,但是未必对银行盈利带来很大影响,银行盈利能力仍然良好。 并且香港银行体系稳健程度在全球领先,市场无须过于担心银行发生危机。   根据金管局的数据,截至2019年9月香港银行体系的资本充足率达到%,远高于国际最低要求;截至2019年第四季度第一类机构流动性覆盖比率的季度平均值达到%,远高于法定最低要求。

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  那么,为何人工智能需要如此强大的计算能力?计算能力是否会限制人工智能的发展?我们能否不断满足人工智能持续扩大的计算需求?人工智能“动脑”背后算力消耗惊人  “2016年3月,谷歌人工智能阿尔法围棋(AlphaGo)战胜韩国棋手李世石时,人们慨叹人工智能的强大,而其背后巨大的‘付出’却鲜为人知——数千台服务器、上千块CPU、高性能显卡以及对弈一场棋所消耗的惊人电量。 ”远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲在接受科技日报记者采访时表示。

当运算能力达到一定程度,由于访问存储器的速度无法跟上运算部件消耗数据的速度,因此再增加运算部件也无法得到充分利用,就形成了所谓的冯·诺伊曼“瓶颈”或“内存墙”问题。 这就如同一台马力强劲的发动机,却因为输油管的狭小而无法产生应有的动力。   显然,频繁的数据搬运导致的算力瓶颈,已经成为对更为先进算法探索的限制因素。 而算力瓶颈对更先进、复杂度更高的AI模型的研究将产生更大影响。

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今后AI有待在“可解释性”上进行突破,搞清是什么原因导致后面的结果,这样可以精准运用数据和算力,大大减少运算量。</p>

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